基于模式匹配的印刷机色彩调节方法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 论文主要工作 | 第9-12页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第12-22页 |
| 2.1 印刷机供墨原理及影响色彩质量的因素 | 第12-16页 |
| 2.1.1 印刷机的供墨原理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 生产过程 | 第13-14页 |
| 2.1.3 影响色彩质量的参数 | 第14-16页 |
| 2.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第16-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 印刷原始图像预处理 | 第22-30页 |
| 3.1 色彩质量控制过程 | 第22-24页 |
| 3.2 印刷品图像预处理 | 第24-29页 |
| 3.2.1 图像降噪锐化处理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 图像定位分割 | 第26-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于模式匹配的印刷缺陷检测 | 第30-40页 |
| 4.1 算法总体设计 | 第30-36页 |
| 4.1.1 图像差分 | 第30-31页 |
| 4.1.2 待检图像二值化处理 | 第31页 |
| 4.1.3 待检图像形态学分析 | 第31-33页 |
| 4.1.4 基于模式匹配的印刷品Blob缺陷分析 | 第33-35页 |
| 4.1.5 智能判废方法 | 第35-36页 |
| 4.2 离线验证分析 | 第36-38页 |
| 4.2.1 模型验证实验设计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 系统实时性分析 | 第37-38页 |
| 4.2.3 检测结果分析 | 第38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 基于自适应模糊神经网络的色墨控制模型 | 第40-64页 |
| 5.1 图像分色处理 | 第40-41页 |
| 5.2 生产数据获取 | 第41-42页 |
| 5.3 墨量控制模型的建立 | 第42-44页 |
| 5.4 色墨转化关系 | 第44-46页 |
| 5.5 色墨控制模型 | 第46-49页 |
| 5.6 获取训练数据..色墨控制仿真实验 | 第49-55页 |
| 5.6.1 传墨系统仿真 | 第49-52页 |
| 5.6.2 传墨系统仿真模型的验证 | 第52-54页 |
| 5.6.3 获得训练数据 | 第54-55页 |
| 5.7 生产与模型训练 | 第55-58页 |
| 5.7.1 单墨区训练 | 第55-56页 |
| 5.7.2 全墨区训练 | 第56-58页 |
| 5.8 应用详细指标 | 第58-61页 |
| 5.8.1 系统生产的指标及性能 | 第58-59页 |
| 5.8.2 具体控制过程 | 第59-61页 |
| 5.9 生产效果 | 第61-62页 |
| 5.10 系统应用结论 | 第62页 |
| 5.11 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历 | 第70页 |
